智能引擎-大数据研发工程师-实时计算方向

优缺点分析

角色解读

• 在资深工程师方向深入，成为实时计算和大数据平台领域专家
• 可向技术架构师发展，负责更大规模数据平台的整体设计
• 有机会转入算法或数据科学方向，利用底层数据能力拓展业务理解
• 设计并构建面向稀疏模型和多模态模型的样本存算系统，支撑大规模深度学习训练的数据流
• 开发基于SQL增强的实时样本特征计算服务，提升广告等业务的数据时效性
• 研发批流一体的广告实时数据平台，负责百亿级索引和特征的快速构建与秒级更新
• 保障实时索引链路稳定性，排查和解决分布式系统中的性能瓶颈
• 熟练掌握Java编程语言，具备扎实的编码能力和良好的代码习惯
• 熟悉分布式系统原理，有大规模分布式应用开发经验
• 对Flink、Calcite等实时计算引擎有深入研究与应用经验者更具优势
• 了解机器学习基础和互联网广告系统原理，有助于理解业务场景

申请策略

• 了解阿里巴巴的业务架构和实时计算平台在电商场景的具体应用，在面试中体现业务敏感度
• 准备一个自己主导或深度参与的分布式系统项目，从架构设计到最终落地的全过程
• 突出Java项目的实战经验，包括性能优化、JVM调优等
• 展示Flink或其他实时计算框架的使用或深入研究成果，如自定义算子、状态管理等
• 强调大规模分布式系统的开发和维护经验，包括高并发、容灾、数据一致性等
• 如果有广告系统或机器学习相业务关经验，务必提及
• 快速学习Flink的底层原理，特别是窗口机制、状态存储和数据流调度
• 了解Calcite的SQL解析和优化流程，熟悉常见的SQL引擎设计

面试指南

• 使用STAR法则描述项目：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，突出技术难点和你的思考
• 对于系统设计问题，先明确需求和指标，再给出分层架构，最后讨论容错和性能优化
• 当被问到原理时，先从整体流程讲起，再深入具体细节，展示知识深度
• 请介绍一个你使用Flink处理实时数据的项目，包括架构设计和遇到的挑战
• 如何保证实时计算链路的数据一致性和准确性？
• 解释Calcite中的SQL解析和优化过程，以及如何自定义优化规则
• 在超大规模数据下，如何优化Flink作业的内存和状态管理？
• 你对广告系统的检索和索引有哪些了解？